(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111628994.8 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 重庆中科云从科技有限公司 地址 401120 重庆市渝北区卉竹路2号1 1幢 3-8层1、 2号 (72)发明人 杜常辉　 (74)专利代理 机构 上海光华专利事务所(普通 合伙) 31219 代理人 张双凤 (51)Int.Cl. G06V 40/16(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种年龄分段属性预测方法、 装置、 介质及 设备 (57)摘要 本发明公开了一种年龄 分段属性预测方法， 包括： 获取目标图像， 所述目标图像包括目标对 象的头部区域图像以及人体区域图像； 利用特征 提取网络对 所述目标图像进行特征提取， 得到头 部区域的局部特征以及人体区域的全局特征； 基 于所述局部特征、 所述全局特征以及年龄段预测 网络， 获取目标对象所属的年龄段。 本发明针对 年龄段属性判别的特点及难点， 结合头部区域的 局部特征和人体的全局特征进行年龄段判断， 提 高识别准确度。 权利要求书2页 说明书9页 附图3页 CN 114283479 A 2022.04.05 CN 114283479 A 1.一种年龄分段属性预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取目标图像， 所述目标图像包括目标对象的头 部区域图像以及人体区域图像； 利用特征提取网络对所述目标图像进行特征提取， 得到头部区域的局部特征以及人体 区域的全局特 征； 基于所述局部特 征、 所述全局特 征以及年龄段 预测网络， 获取目标对象所属的年龄段。 2.根据权利要求1所述的年龄分段属性预测方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 融合所述局部特 征和所述全局特 征， 得到年龄特 征； 所述年龄段预测网络以所述 年龄特征作为输入， 输出的目标对象所属的年龄段。 3.根据权利要求2所述的年龄分段属性预测方法， 其特征在于， 通过下式融合所述局部 特征和所述全局特 征， 得到年龄特 征； t(featurebody， featurehead)＝featurebody⊙L⊙featurehead 其中， t(featurebody， featurehead)表示年龄特征， featurebody表示全局特征， featurehead 表示局部特征， ⊙表示哈达玛积， L表示权值矩阵， 所述权值矩阵用于调节所述局部特征与 所述局部特 征对年龄段 预测的贡献度。 4.根据权利要求1所述的年龄分段属性预测方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 获取样本 图像， 所述样本 图像包括头部区域图像和人体区域图像， 所述样本 图像中存 在对应的年龄标注值； 根据所述样本图像以及所述样本图像中的年龄标注值， 对初始特征提取网络和初始年 龄段预测网络进行训练， 得到最终的特 征提取网络和年龄段 预测网络 。 5.根据权利要求 4所述的年龄分段属性预测方法， 其特 征在于， 所述还方法包括： 采用自适应的g amma矫正对所述样本图像进行 数据增强； 其中， 自适应g amma矫正的参数γ通过如下公式得到： γ＝log100.5/log10X/255 其中， X为样本图像 像素的平均值。 6.根据权利要求1、 4或5所述的年龄分段属性预测方法， 其特征在于， 采用resnet网络 作为特征提取网络 。 7.根据权利要求2所述的年龄分段属性预测方法， 其特征在于， 所述局部特征包括以下 至少之一： 人脸特征、 头发特征、 头部姿态特征， 所述全局特征包括 以下至少之一： 服饰特 征、 人体姿态特 征。 8.一种年龄分段属性预测装置， 其特 征在于， 包括： 图像获取模块， 用于获取目标图像， 所述目标图像包括目标对象的头部区域图像以及 人体区域图像； 特征提取模块， 用于利用特征提取网络对所述目标图像进行特征提取， 得到头部区域 的局部特 征以及人体区域的全局特 征； 年龄段预测模块， 用于基于所述局部特征、 所述全局特征以及年龄段预测网络， 获取目 标对象所属的年龄段。 9.一种年龄分段属性预测设备， 其特 征在于， 包括： 一个或多个处 理器； 和 其上存储有指令的一个或多个机器可读介质， 当所述一个或多个处理器执行时， 使得权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114283479 A 2所述设备 执行如权利要求1 ‑7中一个或多个所述的方法。 10.一个或多个机器可读介质， 其特征在于， 其上存储有指令， 当由一个或多个处理器 执行时， 使得设备 执行如权利要求1 ‑7中一个或多个所述的方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114283479 A 3